周杰倫的演唱會人山人海，五月天演唱會的門票也秒賣光，但要問最近最紅的歌手是誰，那非孫燕姿莫屬了。 在B站，AI語音生成類似孫燕姿音色的歌曲片段視頻多達上千條。 如果你滑動足夠多，你甚至會看到這樣的視頻（如下），該視頻已被發布者刪除。

AI語音除了終生使用，還有更廣闊的應用場景嗎？ 答案顯然是肯定的。 在今年4月結束的高爾夫大師賽上，AI語音被用于為比賽片段自動生成語音解說。

據美國有線電視新聞網報道，從 2019 年開始，高爾夫大師賽承諾在賽事應用程序和網站上為觀眾提供“每一桿，每一洞”的比賽圖像。 這意味著每年都有海量的游戲視頻呈現給粉絲。 例如，今年有超過20,000個游戲片段。 不可能所有這些視頻片段都伴隨著人工解說，所以才有了AI解說的一席之地。

本次賽事的AI解說功能由美國大師賽數字化團隊與IBM技術團隊共同完成。 根據IBM官網的一篇文章，這個名為“Henry”的AI解說其實是一個生成式AI，由一個大的語言模型構建而成，在高爾夫方面進行了大量的語言習慣和風格訓練。 該模型的工作原理如下：

利用大師賽官方數據服務商提供的擊球、得分、統計數據、視頻素材等信息，AI將每一次擊球的元數據轉化為描述性的文本元素→文本經過兩種神經網絡處理，數據 數億次計算生成數千種可能的句子 → 模型選擇最好的句子，并將句子傳遞給 Watson Text-to-Speech 服務將其轉換為聲音 → 然后系統自動將音頻與動作中的動作對齊video ，將音頻評論添加到相應的匹配片段。

當然，粉絲們不需要了解這個過程。 他們只需要訪問名人賽官方APP上的“我的群”功能，就可以看到自己想看的帶有AI解說的比賽畫面。

▲老虎伍茲因傷退出了今年的美國大師賽。

北美職業賽事的解說工作分為實況播音員和彩評員。 解說員主要負責對局場景的描述，而解說員則側重于對局分析和延伸分析。 玩過FIFA、live或NBA 2K游戲的粉絲對智能語音解說可能不會陌生。 這些游戲會邀請一些知名解說員預先錄制解說旁白，讓游戲更加貼近真實游戲，提升玩家的沉浸體驗。 游戲中簡單描述場景、反復用詞的旁白接近于傳統的現場解說。 IBM與高爾夫大師賽推出的AI解說更加智能。 經過大量訓練nba賽事視頻免費觀看，AI模型可以自行生成多種句型和表達方式，避免重復。

其實早在2019年，IBM就已經開始了AI解讀方面的嘗試。 開發團隊創建了一個人工智能系統，并于當年 12 月 8 日在加拿大溫哥華舉行的神經信息處理系統 (NeurIPS) AI 會議上展示了它。 該系統首次公開展示。 該系統實時跟蹤球員，識別傳球、傳中和射門，然后進行現場解說。 它還可以結合從數據庫中提取的信息，在比賽的關鍵時刻進行更復雜的解說分析。 也就是說，它不僅是AI解說員，還是AI解說員。 不過在當時，這些關鍵時刻需要手動預選。 據財經雜志《財富》報道nba賽事視頻免費觀看，該系統可以自動制作比賽精彩視頻，而高爾夫就是用來試探合作的項目之一。

在今年的大師賽期間，IBM 在 AI 的開發上取得了長足的進步。 游戲正式上線后，使用AI模型分析游戲視頻，自動為每位玩家制作游戲剪輯的功能。 此外，IBM還推出了“逐洞預測”功能，可以根據往年的比賽數據和實時比賽進度，預測每一次揮桿的可能得分。 AI解說由IBM體育與娛樂團隊副總裁Noah Syken在IBM官網發表文章，稱其為與大師賽25年合作史上“最重要的作品”。

從體育轉播的角度來看，引入AI解說本質上是為了給球迷提供更好的觀看服務。 Vizrt Group營銷戰略副總裁Andre Torsvik在一篇分析人工智能推動體育轉播發展的文章中提到，轉播時提供給球迷的附加信息越有針對性和信息量越大，對觀眾的吸引力就越大。 而人工智能是最適合這個角色的工具。

人工智能可以提供更快、更相關和更有洞察力的數據，例如足球比賽中的跑步距離和沖刺數據； 可與高端分析軟件結合，提供對比賽的自動化分析，如籃球轉播區的投籃熱度； 現已具備語音解說功能。 如果將這些分析和解說呈現在重播視頻上，可以極大地豐富觀眾在首屏乃至次屏的觀看體驗。

另一方面，IBM AI Research 的 AI 技術總監 John R. Smith 曾向《財富》雜志提到，AI 解說的實現可以為很多缺乏轉播機會的半職業和業余團隊提供直播解說。 這也是目前AI解說最實用的應用場景。 畢竟，真正的重量級游戲，不乏優秀的人類解說員。 至少目前，人工智能無法取代它們。

從生成式AI發展的角度來看，AI解說的出現也具有一定的價值。 Noah Syken認為，AI解說的影響不僅僅局限于體育賽事解說，它是將大規模語言模型和生成式AI應用于企業場景的絕佳案例。 IBM推出的AI講解功能，至少在兩個層面上為業界提供了借鑒。 一是大規模語言模型是基于大量未標注數據進行訓練，但IBM在此基礎上加入了“專業領域知識”練習，使得AI解說能夠適應獨特的事件場景； 其次，要讓人工智能真正適用于企業環境，需要充分利用企業全面、準確、相關的源數據。

屆時，AI開發者只需添加所在行業、公司或部門的專業信息，即可快速構建專屬AI模型。 Noah Syken 指出，雖然 AI 取代人類工作的可能性已經被廣泛討論，但在看到 AI 解決具體問題之前，人們不會真正理解它對商業的影響。

但在推出偉大創意之前，AI解說還面臨著一些現實問題，比如缺乏情感，而體育解說員的及時表達往往是球迷們談論最多的部分。 Syken 在 Yahoo Finance 的報道中回答了這個問題，他說，“隨著我們的進行，我認為你會看到聲音的質感在我們進行的過程中發生了一些變化。”

這至少說明，開發團隊也意識到，目前名為“亨利”的AI解說缺乏質感。 畢竟在推特上，有粉絲看到AI解說視頻后評論道：

這個功能真的很震撼；

我會關閉靜音。